基于信息挖掘的智能决策支持系统的结构设计

讨论了基于信息挖掘的智能决策支持系统( Intelligent Decision Support System Based on Information Min-ing, IDSSIM) 的总体结构模型和各子系统功能描述。IDSSIM 完善并扩充了现有智能决策系统的功能, 改变了现有智能决策支持系统的运行机制, 将领域专家的知识获取、推理机制、KDD * 挖掘和Web 挖掘有效地融入智能决策支持系统中, 从而形成了一类具有双网、六库、综合集成、多层递阶和模型驱动的新型智能决策支持系统。IDSSIM 对智能决策支持系统的主流发展起着重要的推动作用, 有望形成新一代的智能决策支持系统模型。     

基于信息挖掘的智能决策支持系统结构模型

讨论了一种基于信息挖掘的智能决策支持系统IDSSIM(IntelligentDecisionSupportSystemBasedonInformationMining) ,并给出其总体结构模型和各子系统功能描述。IDSSIM完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能 ,改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制 ,将推理机制、Web挖掘和KDD 挖掘有效地融入智能决策支持系统中 ,从而形成了一类具有五库、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。IDSSIM对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用 ,有望形成新一代的智能决策支持系统概型。     

一类基于信息挖掘的智能决策支持系统的结构模型

本文讨论了基于信息挖掘的智能决策支持系统IDSSIM(Intelligent Decision Support System Basedon Infor mation Mining)的总体结构模型和各子系统功能描述.IDSSIM完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能,改变了现有智能决策支持系统的运行机制,将领域专家的知识获取、推理机制、KDD*挖掘和WEB挖掘有效地融入智能决策支持系统中,从而形成了一类具有双网、六库、综合集成、多层递阶和模型驱动的新型智能决策支持系统.IDSSIM对智能决策支持系统的主流发展起着重要的推动作用,有望形成新一代的智能决策支持系统模型.     

基于信息挖掘的智能决策支持系统的多智体结构设计

该文讨论了基于信息挖掘的智能决策支持系统IDSSIM的总体结构模型和各子系统功能描述。将领域专家的知识获取、推理机制、KDD挖掘和WEB挖掘有效地融入智能决策支持系统中,从而形成了一类具有双网、六库、综合集成、多层递阶和模型驱动的新型智能决策支持系统。     

基于信息挖掘与推拉技术的IDSS的研究

该文在分析传统的决策支持系统所存在问题的基础上,提出了新一代基于信息挖掘与推拉技术的智能决策支持系统,概述了该系统中所使用的基于双库协同机制的KDD技术、Web内容挖掘技术、Web用户访问信息挖掘技术及信息推-拉技术等。     

基于MAS的智能决策支持系统研究

为了使多Agent系统的研究和日益强大的网络技术为建立人机一体化的智能决策支持系统提供新的途径和方法,文中在分析了多Aggent系统(MAS)体系结构的基础上,对智能决策支持系统(IDSS)进行了探讨,提出一种在网络环境下,基于MAS的智能决策支持系统模型,并给出了其决策支持过程描述、形式化定义.该模型能够为智能决策支持系统提供新的途径和方法,不仅丰富了智能决策理论,而且能够对实际决策提供有效的支持.     

一种基于多智能体的ODSS的设计与实现

我智能体和组织决策支持系统是近年来人工智能和系统工程中的研究热点,本文在研究多智能体和组织决策支持系统的基础上,设计开发了一种基于多智能体的组织决策支持系统,并将该系统应用于彭风机厂的ＣＩＭＳ工程中,以验证该系统的功能与效果,最后,对系统进行了简要地总结。     

基于MAS的智能决策支持系统研究

为了使多Agent系统的研究和日益强大的网络技术为建立人机一体化的智能决策支持系统提供新的途径和方法，文中在分析了多Agent系统(MAS)体系结构的基础上，对智能决策支持系统(IDSS)进行了探讨，提出一种在网络环境下，基于MAS的智能决策支持系统模型，并给出了其决策支持过程描述、形式化定义。该模型能够为智能决策支持系统提供新的途径和方法，不仅丰富了智能决策理论，而且能够对实际决策提供有效的支持。     

源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统

阐述了以结构化数据和复杂类型数据挖掘为主要内容的信息挖掘技术。采用7库(模型库、综合知识库、数据库、方法库、文本库、日志库、多媒体库)与双网(Internet、Intranet)相结合的体系结构,以信息挖掘技术为核心,提出源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统(IDSSIM)。旨在解决决策支持系统对半结构化数据、非结构化数据的挖掘处理能力,使之适应目前信息源的多样型和动态变化性的特点,提供更加丰富的决策信息。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统

传统决策支持系统由于其功能的不足.不能满足现代企业的决策需求.而数据挖掘技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据挖掘技术在决策支持系统中的应用现状.提出了一种基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并给出了总体结构模型和各子系统功能描述.     

基于Agent的智能决策支持系统模型

本文提出一个用多Agent实现的通用智能决策支持系统的框架——AIDSS。该系统由接口Agent、信息Agent、策略Agent、数据挖掘Agent及其它构件组成，可用于Intranet中的数据仓库环境。讨论了智能决策支持的结构及功能，重点讨论了其核心功能，例如接口Agent功能、Agent之间的通信及知识交换。最后介绍了一个为航空公司收益管理设计的基于Agent的智能决策支持系统。     

基于Web挖掘与IIPP技术融合的IDSS研究

随着Internet的迅猛发展,面对信息的海量增长,本文分析了传统的智能决策支持系统,并简述了Web挖掘及其分类,结合智能信息推拉技术,提出了将Web挖掘与智能信息推拉技术融合的IDSS 的研究.     

智能决策支持系统的模型技术及研究趋势

本文介绍了关于智能决策支持系统(IDSS)及其最核心部分模型系统，对当前基于IDSS最有影响的几种模型表示方法、模型操纵技术等进行了讨论，并对目前人工智能技术的热点神经网络(NN)，以及最新出现的新技术数据仓库(DW)和数据采掘技术(DM)及其对IDSS未来发展的影响进行了探讨，指出了IDSS的研究趋势。     

基于GIS的IDSS模型研究

随着GIS与IDSS技术的不断发展，对二者结合方面的研究也倍受人们关注。以此为基点，提出了一个基于GIS的IDSS模型(G-IDSS)，并有步骤地介绍了这一模型的框架、特点和功能，同时对其实现过程中涉及的GIS数据仓库、数据挖掘、联机分析等关键技术进行了着重阐述。     

一种增强型智能决策支持系统的结构设计

本文描述了ＩＤＳＳ的基本概念、结构及其特征，提出了一种增强型智能决策支持系统（ＥＩＤＳＳ）的基本结构框架，在ＩＤＳＳ结构中引入中心控制器、知识获取系统、学习系统、推理机，从而大大增强了ＩＤＳＳ的功能。本文还对ＥＩＤＳＳ中各组成部分的功能及实现方法作了讨论。